在实验室或企业等组织的运转过程中,设备是非常重要的物质资源,它直接影响着实验室的科研成本、科研效率以及科研成果质量,因此实验室或企业的设备管理水平与其未来发展息息相关。随着社会和科技的发展,各类设备和配件日益增多,设备的管理工作越来越复杂,在实际的设备管理过程中,部分设备会因为条形码或二维码等标签的磨损、缺失等问题,使得设备管理工作变得繁杂且效率低下。为了使设备的管理更为程序化和智能化,从而为实验室带来更高的科研效率、为企业带来更多的经济效益,本文提出了利用深度学习的方法来对设备进行检测与识别。然而,在实验室或企业这种可能需要保密的环境下,通常难以大量获取用于模型训练的设备样本,人工采集设备图像并进行标注的方法既浪费人力又效率低下,对于一款新设备,可能需要收集该设备在不同背景、视点和光照条件下的数千种图像,并且人工对其进行标注,才能满足训练条件。为了解决上述问题,本文完成了以下研究工作:（1）针对设备训练样本难以获取的问题,本文提出了基于3D建模及渲染的小样本数据扩增方法,该方法通过摄影测量法对设备进行3D建模,然后通过随机采样视点及光源参数进行图像渲染,最后通过添加遮挡、截断、干扰以及高斯滤波、运动模糊、泊松融合等图像处理技术组合使用的方式,将渲染生成的设备图像与背景图像进行融合,生成了最终的合成图像以及标注文件;（2）针对设备的检测与识别任务,本文提出了Mask-Io U R-CNN模型,该模型在具有较好实例分割性能的Mask Scoring R-CNN基础上,引入了可以预测边界框定位置信度的BBox Io U分支,并且改进了原模型的非极大值抑制算法即Soft-NMS算法,使得模型可以保留定位更为准确的边界框,从而整体提升了模型的检测识别性能。经过实验验证,在COCO 2017数据集上,本文的MI R-CNN模型相对MS R-CNN在AP_bbox上提升了2.3个百分点,即提升了5.7%,在AP_mask上提升了0.8个百分点,即提升了2.1%;其次,本文分别在设备合成数据集以及手动收集的真实数据集上训练模型,实验结果表明,在只能获取少量设备图像的情况下,本文的小样本数据扩增方法能够充分地提升模型的检测性能,当Io U阈值设置为0.5时,合成训练集上训练的MI R-CNN模型可以达到93.6%的AP_bbox以及89.6%的AP_mask,证明本文提出的MI R-CNN模型在设备检测与识别这一任务上取得了良好的效果。